Hospital waste management in Isfahan: excessive infectious waste, treatment gaps, and pathways to sustainability post-COVID-۱۹
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 30
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_EHPR-1-1_001
تاریخ نمایه سازی: 18 بهمن 1404
چکیده مقاله:
Effective hospital waste management is vital for public health and environmental sustainability in growing urban centers like Isfahan, Iran. This study analyzed waste generation, composition, treatment, and disposal barriers across four hospitals (representing ~۲۰% of Isfahan's hospital waste) to identify practical solutions. Using a mixed-methods approach from January to June ۲۰۲۵, quantitative waste audits and qualitative interviews with ۲۰ stakeholders were conducted. Findings revealed an average daily waste generation of ۳,۲۳۲ kg, with ۲۹% infectious waste—exceeding WHO guidelines (۱۵–۲۰%) due to poor segregation. Public hospitals relied heavily on incineration (۵۵–۶۰%), yet only ۵۰% of incinerators had gas-cleaning systems. Private hospitals preferred autoclaving (۵۰–۵۵%) and showed higher compliance with standards (۸۰–۸۵% vs. ۶۵–۷۰%). Key barriers included inadequate segregation (۸۰% of respondents), insufficient infrastructure (۶۵%), and funding shortages (۶۰%). The COVID-۱۹ pandemic exacerbated challenges, increasing landfilling rates ۳.۶-fold due to PPE waste surges. Recommendations include enhanced staff training, investment in advanced technologies like plasma pyrolysis, and stricter regulatory enforcement. Adopting circular economy principles, such as composting, could reduce landfill reliance, offering a roadmap for Isfahan and similar urban settings.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Maysam Mohammadi
Student Research Committee, Research Institute for Health Development, Kurdistan University of Medical Sciences, Sanandaj, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :